本文档详细介绍了在Windows系统上部署OpenClaw并连接本地Ollama模型（如Qwen2.5/3）的完整流程。内容包括硬件要求（建议NVIDIA GPU≥8GB显存、16GB内存）、软件环境配置（Windows 11、Node.js≥18.0.0等）、Ollama安装与模型下载方法（以Qwen2.5 7B为例），以及常见问题的解决方案，旨在帮助用户快速搭建具备完整智能体能力的本地AI开发

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有时候公司内网无法连接外网，内网的版本比较低，最新版本的插件可能不兼容老版本的vscode。然而vscode market只提供最新几个版本的插件包，历史版本的链接没有放出来，因此需要一些骚操作才能完成。首先进入插件市场官网找到对应插件，然后选择version history，等待download界面显示出来之后再按F12键，选择查看元素，单击鼠标左键选中之后移到1所在窗口，再单击鼠标右键选择拷贝

调试python时出现按F5无法进入调试的情况，经过一番查找，根本原因是。我们可以看到python官网对python版本的。最近（2022年7月11日）在使用。

这几天在回过头看一些比较基础的东西，发现了两个早期研究的神经网络，Elman与ART网络，类似于上世纪80年代的hopfield神经网络，BM/RBM/DBN，RBF，SOM，以及同时期的SVM算法等等，虽然那个时候可能比较冷门，并且处于神经网络偏底层研究，与生物学结合很密切，但是想法还是很不错的。Elman神经网络介绍以及Matlab实现Elman神经网络介绍1.特点Elman神经网...

这几天在参见创新工场举办的DeeCamp，有人讲到了反卷积，而反卷积其实最早出自可视化visualization这方面的工作。其实反卷积最初的意义只是想要通过一个方法，由输出特征图，恢复出原始特征图，也就是卷积的逆过程，而现在人们的反卷积意义一个是用于可视化visualization方面的特征重建，一方面适用于更广泛意义的缩放卷积，转置卷积这些，通过一个反卷积核，进行上采样，常常用于图像分割领域.

之前接触一些rbm的知识，网上也有很多写得很好的博客，但是也是一知半解，这里面包含的东西可以说非常广泛，也非常经典，rbm以及后面的dbn都是hinton老爷子的得意之作，在当时深度神经网络以及反向传播算法还没有那么大规模流行开的时候，可以说也是引领了一番研究这个的热潮，直到现在，hinton老爷子也在宣传他的这个东西，这里面蕴含了很多他自己独到的见解，或者对后面神经网络的进化有所益处。&nbsp

缺点：BNN在训练过程中仍然需要保存实数的参数，这是整个计算的瓶颈。BNN虽然需要保存实数的参数，但是实数范围是[-1,1]，所以可以做压缩，即使用16bit或者更少的位数来表示浮点数。模型尺寸变小，正向传播计算速度变快，意味着可以将正向传播层放到客户端去做了，虽然随着网络带宽的增大，给服务器传个图片也么啥。将图像的特征学习和哈希码学习可以无缝整合到一起，因为都是二值化。暂时就这些！...

最近需要学习pytorch的东西，进一步开发需要的神经网络模型，在此以这一篇博文作为安装笔记。pytorch 官网上只有linux和Mac的程序包，没有windows系统的，但是windows系统还是可以用pytorch的。github： https://github.com/peterjc123/pytorch-scripts如果之前安装过GPU版的tensorflow，安装GPU版本的p...

由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现，想要记录所有的神经网络是很困难的事情。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN，IiLSTM，DCGAN等)都弄清，一开始估计还无从下手。下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。虽然这些架构都是新奇独特的，但当我开始把它们的结果画下来的时候，每种架构的底...